Neues IP mit Dual Vision und AI-Leistung für vielfältige Anwendungen

21st May 2019
Posted By : Victoria Chercasova
Neues IP mit Dual Vision und AI-Leistung für vielfältige Anwendungen

Cadence Design Systems, Inc.  erweitert den oberen Bereich seiner populären Tensilica Vision DSP Produktfamilie mit dem neuen Cadence Tensilica Vision Q7 DSP, der bis zu 1,82 TOPS (Tera Operations per Second) erreicht. Um die steigenden Anforderungen hinsichtlich der Rechenleistung bei embedded Vision- und KI-Anwendungen erfüllen zu können, bietet die sechste Generation des Vision Q7 DSP eine bis zu doppelt so hohe KI- und Gleitkomma-Leistung bei gleicher Fläche wie der Vorgänger, der Vision Q6 DSP. 

Der Vision Q7 DSP wurde speziell für SLAM-Operationen (Simultaneous Localization and Mapping) optimiert, ein Verfahren, das besonders in der Robotertechnik, bei Drohnen-, Mobilfunk- und Automotive-Anwendungen zum Einsatz kommt, um automatisch eine Karte einer unbekannten Umgebung zu erstellen oder zu aktualisieren, sowie in AR/VR-Anwendungen für das Inside-Out-Tracking. Weitere Informationen finden Sie unter: www.cadence.com/go/visionq7.

Die steigende Nachfrage bei Bildsensoren in Edge-Anwendungen hat ein entsprechendes Wachstum im Markt für embedded Vision zur Folge. Die aktuellen Bildanwendungen erfordern eine Mischung aus Bildverarbeitung und KI (Künstliche Intelligenz), wodurch die entsprechenden Edge-SoCs eine hoch flexible und sehr leistungsfähige Bildverarbeitungs- und KI-Lösungen enthalten und eine niedrige Leistungsaufnahme aufweisen müssen. Außerdem wird bei Edge-Anwendungen mit einer integrierten Kamera gefordert, dass ein Vision-DSP eine Vor- oder Nachbearbeitung vor einer KI-Aufgabe ausführen kann. Für eine SLAM-Verarbeitung benötigt das entsprechende Edge-SoC auch eine Offload-Engine, um die Leistung erhöhen, die Latenz reduzieren und eine niedrigere Leistungsaufnahme für batteriebetriebene Geräte gewährleisten zu können. Da bei SLAM-Operationen sowohl eine Fest- als auch eine Fließkomma-Arithmetik zum Einsatz kommt, um die notwendige Genauigkeit zu erreichen, muss ein für SLAM-Operationen verwendeter Vision-DSP eine hohe Rechenleistung für beide Datentypen zur Verfügung stellen.

Mit seiner geringen Stromaufnahme sowie den Architektur- und Befehlssatz-Erweiterungen ist der Vision Q7 DSP ideal für anspruchsvolle Edge-Vision- und KI-Verarbeitungsanforderungen geeignet und gewährleistet eine hohe Leistungsfähigkeit in verschiedenen wichtigen Bereichen:

  • Ÿ Die VLIW (Very Long Instruction Word) SIMD Architektur erreicht eine bis zu 1,7-fach höhere TOPS-Leistung als der Vision Q6 DSP bei gleicher Fläche
  • Ÿ Ein erweiterter Befehlssatz unterstützt 8/16/32-Bit Datentypen und eine optionale VFPU-Unterstützung für einfache und halbe Genauigkeit ermöglicht eine bis zu doppelt so hohe Leistung bei SLAM-Kernels im Vergleich zu Vision Q6 und Vision P6 DSPs
  • Ÿ Bietet eine bis zu doppelt so hohe Leistungbei Gleitkomma-Operationen pro mm2(FLOPS/mm2) sowohl für FP16 (halbe Genauigkeit) als auch für einfache Genauigkeit (FP32) im Vergleich zu Vision Q6 und Vision P6 DSPs
  • Ÿ Bietet eine bis zu doppelte KI-Leistung bei gleicher Fläche im Vergleich zum Vision Q6 DSP, was eine bis zu doppelteVerbesserung bezogen aufGMAC/mmim Vergleich zum Vision Q6 DSP bedeutet

Für KI-Anwendungen stellt der Vision Q7 DSP eine flexible Lösung zur Verfügung, die 512 8-Bit-MACs enthält, während beim Vision Q6 DSP nur 256 MACs vorhanden sind. Um eine höhere KI-Leistung zu erreichen, kann der Vision Q7 DSP mit dem Tensilica DNA 100 Prozessor gekoppelt werden. Neben einer höheren Rechenleistung zeichnet sich der Vision Q7 DSP durch mehrerer iDMA Erweiterungen einschließlich 3D DMA, Komprimierung und AXI 256-Bit-Schnittstelle aus. Der Vision Q7 DSP ist eine Obermenge des Vision Q6 DSP, der die vorhandenen Softwareinvestitionen von Kunden schützt und eine einfache Migration von Vision Q6 oder Vision P6 DSPs ermöglicht.

„Die Anwendungen für visuelle KI sind sehr vielfältig, wachsen sehr schnell und haben einen großen Appetit auf Rechenleistung. Das Erzielen des erforderlichen Leistungsniveaus mit akzeptablen Kosten und Stromverbrauch ist eine große Herausforderung, zumal die Bildverarbeitung zunehmend in kostensensible und batteriebetriebene Geräte eingesetzt wird“, sagte Jeff Bier, Gründer der Embedded Vision Alliance. „Ich begrüße den Einsatz von Cadence diese Herausforderungen durch die Entwicklung einer Serie von Verarbeitungs-Engines, die auf die Anforderungen von visuellen KI-Anwendungen abgestimmt sind, zu adressieren."

„Wir haben unsere KI- und Vision-basierten Anwendungen auf der Basis der letzten beiden Generationen der Cadence Vision DSPs entwickelt. Die doppelt so hohe Vision- und KI-Leistung des Tensilica Vision Q7 DSP ist besonders für SLAM vorteilhaft, wo es auf eine kurze Latenz ankommt", sagt Frison Xu, Marketing VP bei ArcSoft. „Diese Leistungserhöhung erlaubt uns die Entwicklung neuer Kameraanwendungen einschließlich von Produkten mit mehreren Bildsensoren."

„Gemeinsam mit Cadence und unseren Kunden haben wir unsere Gesichtserkennungs- und Vision-Technologie auf Anwendungen portiert, bei denen es auf eine hohe Leistung, einen niedrigen Stromverbrauch und eine geringe Latenz ankommt", sagt David Shen, Senior Product Marketing Director bei Megvii. „Cadence bietet eine der besten Vision- und KI-Plattformen für unsere Technologie an, einschließlich der notwendigen Software-Tools und Bibliotheken. Wir freuen uns darauf, den Tensilica Vision Q7 DSP einzusetzen und auf eine weitere intensive Zusammenarbeit mit Cadence."

„Für das Edge-Computing in unseren Zielmärkten ist die Auslagerung von Vision-Anwendungen auf einen hoch flexiblen und stromsparenden Hochleistungs-DSP ein Muss", sagt Lazaar Louis, Senior Director of Product Management und Marketing für Tensilica IP bei Cadence. „Cadence kann auf eine lange und erfolgreiche Zeit mit sechs Generationen von Vision -DSPs zurückblicken. Der neue Vision Q7 DSP wurde speziell im Hinblick auf die Anforderungen unserer Schlüsselkunden entwickelt, die hoch komplexe Vision- und KI-Algorithmen einschließlich SLAM einsetzen. Der Vision Q7 DSP stärkt unser sehr erfolgreiches Automotive-Portfolio und ermöglicht sehr leistungsfähige 'Computer im Auto', die außerdem die entsprechenden Sicherheitsanforderungen wie ISO 26262 erfüllen können."

Der Vision Q7 DSP unterstützt KI-Anwendungen, die mit Caffe, TensorFlow und TensorFlowLite Frameworks und dem Tensilica Xtensa® Neural Network Compiler (XNNC) entwickelt wurden, der neuronale Netze in ausführbaren und hoch optimierten Code für den Vision Q7 DSP umwandelt. Der Vision Q7 DSP unterstützt auch das Android Neural Network (ANN) API zur KI-Beschleunigung in Geräten mit Android-Betriebssystem. Die Softwareumgebung bietet auch einen vollständigen und optimierten Support für mehr als 1.700 OpenCV-basierte Vision-Bibliotheken, was eine schnelle High-Level-Migration von vorhandenen Vision-Anwendungen ermöglicht.Außerdem wurden Entwicklungstools und Bibliotheken für SoC-Anbieter entwickelt, um eine ISO 26262 ASIL D (Automotive Safety Integrity Level D) Zertifizierung zu erreichen.

Der Vision Q7 DSP wurde bereits als Muster an strategische Kunden ausgeliefert und ist voraussichtlich ab dem zweiten Quartal 2019 allgemein verfügbar.





Sign up to view our publications

Sign up

Sign up to view our downloads

Sign up

European Microwave Week 2019
29th September 2019
France Porte De Versailles Paris
HETT 2019
1st October 2019
United Kingdom EXCEL, London
World Summit AI 2019
9th October 2019
Netherlands Taets Park, Amsterdam
New Scientist Live 2019
10th October 2019
United Kingdom ExCeL, London
GIANT Health Event 2019
15th October 2019
United Kingdom Chelsea Football Club Stadium, London